当你在电商平台上点下支付的一秒钟，后台完成了17亿次计算，有超过3000个快件进入了寄递渠道，过程中大量数据被产生和传输到数据中心，伴随着机房内机柜运行指示灯的闪烁，数据被计算被传输回应用端，购物完成、快递出库、送往顾客手上。
这些都离不开算力。
数字经济蓬勃发展，从电商外卖、打车出行等生活方式，到智能制造、在线会议等工作生产方式，都已被改变，作为支撑的算力，已经成为与水、电、燃气一样的基础资源。
生成式人工智能的火爆，驱动算力高速增长，能源成为AI未来发展的限制因素，使用可再生能源成为面对限制的主流解决方案。
曾经的游牧社会，牧民们逐水草迁徙；今天的算力时代，新时代智算“牧民”将逐绿电落地。
能源成AI发展限制因素清洁能源是主流解决方案
传统决策式AI发展趋缓之际，ChatGPT横空出世，生成式AI技术席卷全球，大模型产品井喷落地。因此，今天我们所说的AI（人工智能），主要指的是生成式AI技术。
大模型需要在智算中心进行训练和推理，智算中心由大量服务器组成，消耗的电能转化为算力和热能，前者输出计算结果，后经散热系统释放。
据悉，拥有1.8万亿参数的大语言模型GPT4.0训练需要经过三个月，使用2.5万块GPU芯片，仅一次训练就消耗了2.4亿度电。在推理阶段，大模型的耗电量同样不容小觑，据报道，ChatGPT每日耗电量或超过50万度电，相当于美国家庭平均用电量的1.7万倍。
而随着AI技术的进一步普及和应用领域的拓展，这种能源消耗还在持续增长，据预计，到2030年，全球数据中心的用电量将超过世界上人口最多的国家印度的用电量，对能源供应的稳定性和可持续性提出更高要求。大模型参数越来越大，其训练与推理的智算中心将消耗更多电力，智算中心背后的能源正受到产业的重视。
更好的AI，更多电力，更多碳排放，智算中心怎么办？
AI巨头的答案是：清洁能源。
谷歌巴菲特旗下子公司合作，利用清洁能源发电来驱动谷歌大型数据中心，微软和OpenAI签署合约，从核电厂采购电力支持数据中心运营。
绿电
绿色电力带来绿色算力智算中心逐绿迁徙
2020年，我国提出2030年“碳达峰”与2060年“碳中和”目标，随后持续推进。三大电信运营商与万国数据、秦淮数据等多家算力服务商提出了自身碳中和/零碳计划。
面对当前AI发展带来算力需求与能耗持续增长，算力企业如何在保障能源稳定供应的情况下，实现节能降碳？
在能源需求侧即智算中心内，智算中心可以采用液冷、高压离心式变频水冷、封闭冷通道等先进制冷技术，使得机房散热能耗降低50%以上，PUE值降至1.2以下，节约空调电费超过50%，提高服务器算力5%~10%。此外，也有智算中心建立运行数据实时采集、分析与控制平台，利用人工智能技术优化温控供电模式，实现智能化精确制冷，推动制冷耗电量下降。
在能源供应侧，使用绿色电力，从根本上实现节能降碳。在“东数西算”部分地区，可以依托当地“绿电+冷能”资源，构建源网荷储一体化的绿色能源供给体系，推动智算中心绿电直供，不断提高绿电消费比例，降低绿电使用成本，充分利用自然冷源。
游牧民族逐水草迁徙
曾经，游牧民族逐水草迁徙，保障牧草供应。今天，算力提供者们，可以追逐绿色电力的所在，落地建设智算中心，保障绿电供应与稳定性，以绿色电力化绿色算力，支撑大模型训练推理。
正因如此，近年来，众多算力、智算中心项目落地“东数西算”工程和林格尔数据中心集群，在此建设大规模计算集群，进行大模型训练与推理。
在和林格尔，智算中心有稳定、便宜的绿色电力保障。目前，和林格尔新区已建成变电站8座，其中500千伏变电站2座，220千伏变电站2座，110千伏变电站4座，形成了五路八回的电力保障优势，供电负荷完全可以保证现有数据中心需求。和林格尔数据中心集群所在的呼和浩特市，围绕打造最强绿色算力供给者，增强绿色能源替代，已经与华电集团合作，建设华电和林格尔数据中心集群绿色能源供给示范项目，积极探索绿电直供模式，实施绿色能源供给示范项目，通过“风－光－储”一体化清洁能源供电方式为算力基础设施提供“绿电”，未来数据中心可实现100%绿电供应。
大模型产品不断落地，融入千行百业，智能化不可阻挡。
未来，要发展AI，必先有能源。绿色能源带来绿色算力，实现“碳达峰、碳中和战略”。
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